강좌 정보
2026 제20회 통계유전학워크샵
20th Asian Institute in Statistical Genetics and Genomics
기본 개요
강좌명
07. 연구, 개발자를 위한 IT환경 구축 실무
주강사
전흥수 (와이젠정보기술)
조교
-
날짜
2026.07.21 10:00 ~ 2026.07.21 17:00
강좌 방식
오프라인
강좌 정보
이 강의는 “연구자가 자신의 연구,분석환경을 스스로 구축하고 운영할 수 있는 기본소양을 갖추는 것"을 목표로 합니다.
대다수 연구실에서 연구, 분석환경을 IT 담당자에게 의존하거나, 선임자가 구축한 환경을 이해없이 사용하다 문제가 생기면 멈추게 되는 경우가 많고, 시간의 흐름에 따라 업데이트 되거나 성능이 좋은 frame work, tool이 release 되고 있음에도 이를 활용하지 못하는 경우가 많습니다.
이 강의는 그 의존성, 관성을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
기타
인터넷 접속 필요여부
웹서핑
동영상
파일 다운로드
기타
교육생 개인 노트북
필요 필요하지 않음
세부 안내사항
노트북 ( 최소사양 - Memory 16GB / CPU 4Core 이상 / 80GB 이상 Disk 공간 ) 운영체제 - Windows 10/11 ( Virtualbox ) - Linux ( KVM )
수강생 수준
강좌 난이도: 중 / 수강생 수준: Linux 기본명령어 사용 / vi editor 기본사용 가능 / ssh client 사용 가능.
수강생 준비물
수강인원 Email 로 사전 준비물과 환경의 기본을 전달, 공지할 예정. ( Google Drive, Ref URL 제공 예정 )
기타 안내사항
MAC사용자는 실습시 제약조건이 많기 때문에 공용 노트북을 준비하거나 원격 VM 환경, 혹은 개인 혹은 연구실Cloud 환경으로 실습을 하셔야 합니다.
교육일정
구분 세션 시간 강의내용 강사명 비고
Day 1 Session 1 10:00~12:00 Ubuntu 24.04 LTS 기본환경 구성 - OS 설치, 초기설정 (Network,LVM) (40분) / 시스템 관리, Security Hardening (40분) / Anaconda installation+Conda env configuration (40분) 전흥수 강의/실습
Day 1 Session 2 13:00~14:50 다중 사용자 분석환경 구성 - Docker 기초와 활용 (40분) / JupyterHub+jupyterlab (40분) / 커널 관리, VS Code 연동 (40분) 전흥수 강의/실습
Day 1 Session 3 15:00~17:00 GPU 환경 구성과 분산학습 구성예제 - CUDA, NVIDIA Docker, PyTorch DDP 구성 기초. / GPU Docker + DDP 실행기초 / 간단한 sLLM 예제 소개. / 모니터링 tool 설치와 활용 / Q&A 전흥수 강의